Meta開源全新移動端AI生成神器PyTorch Live，造個AI應用5分鐘，安卓iOS都支援

  • 2021-12-02 22:57
  • 佚名



  磐創AI分享  

來源 | 新智元

編輯 | 小鹹魚 桃子


【導讀】近日，一年一度的PyTorch開發者大會召開。會上，Meta發布瞭PyTorch Live，這是一套可以為安卓和iOS用戶提供人工智能體驗的工具。



近日，一年一度的PyTorch開發者大會召開。

 

在會上，Meta（原名 Facebook）發布瞭PyTorch Live，這是一套可以為移動端用戶提供人工智能體驗的工具。

 

 

PyTorch Live支持一種編程語言JavaScript，可以為Android和iOS兩個移動端操作係統開發應用程序，還能為更廣泛的PyTorch社區提供定製機器學習模型的服務。

 

 

目前，PyTorch Live已經開源，版本號v0.1.1。

 

https://github.com/pytorch/live

 

PyTorch Live開源項目中包括PyTorch Live命令行界麵（即torchlive-cli），一個依賴PyTorch Mobile庫在移動設備上進行推理的React Native包，以及一個React Native模闆，還有一些可以在移動設備上部署的示例。

 

PyTorch官網聲稱，PyTorch Live是一個十分易於使用的工具庫，使用PyTorch Live可以幫助開發者在幾分鍾內成功構建一個手機端機器學習演示APP。

 



PyTorch這些年



2017年1月，Meta 發布瞭一個基於Torch的開源機器學習庫PyTorch。

 

自2015年以來，TensorFlow一直占據上風，但是PyTorch在發布後也逐漸升溫，在開發人員社區中快速普及。

 

近幾年，PyTorch 成為機器學習領域增長最迅猛的開源項目之一。Meta 透露，2019年的時候，該平颱的貢獻者數量就同比增長超過50% ，增長近1200人。

 

 

而基於 PyTorch 中的PyTorch Mobile，PyTorch Live就可以允許開發者在 PyTorch 生態係統中完成從訓練模型到部署模型的全過程，而且它還提供瞭可用於創建可視化用戶界麵的 React Native 庫。

 

PyTorch Mobile在2019年10月發布，在此之前，Meta發布瞭Caffe2go，這是一個基於Caffe2機器學習框架，並針對移動端CPU和GPU進行特彆優化的全新框架。

 

值得一提的是，不管開發人員想在移動設備或是其他邊緣設備上運行PyTorch Mobile，都是可以的。甚至PyTorch Mobile也可以運行在服務器上。

 

Meta AI 軟件工程師 Roman Radle錶示，「如果你想展示一個運行在 Android 和 iOS 移動端上的模型，就需要花費數天時間來配置項目和構建用戶界麵。有瞭 PyTorch Live，開發成本降低瞭一半，而且你也不需要有太多Android開發和iOS開發的經驗 」。

 



PyTorch Live內置工具



目前，PyTorch Live的beta測試版隻支持蘋果macOS操作係統。不過，對Windows和Linux係統的支持很快也會有。

 

PyTorch Live有幾個依賴包需要先安裝。

 

 

一個是Node.js。如果還沒有裝Node.js的話，可以從Node.js官方網站下載或者通過Homebrew安裝（即brew install node）。

 

另外一個是Xcode。如果想在iOS模擬器或iOS設備上運行PyTorch Live應用，就需要從蘋果應用商店安裝Xcode。PyTorch Live目前支持Xcode 12.5或更高版本。

 

在開發過程中，配置環境可能是個既繁瑣又睏難的事。

 

PyTorch Live提供瞭一個安裝例程，可以自動安裝所需的依賴項。它將自動嘗試安裝以下庫和工具：

  • Homebrew
  • OpenJDK
  • Yarn
  • Watchman
  • Android Command Line Tools
    • Android SDK
    • Android SDK Manager
    • Android Virtual Device Manager
    • Android Emulator
  • CocoaPods
 
 
PyTorch Live 工具包提供瞭一個命令行界麵（CLI）和一個數據處理 API。
 
CLI 使開發人員能夠建立一個移動開發環境，並引導開發人員去構建移動應用程序項目。
 
 
至於數據處理 API，它集成瞭 PyTorch Live API 中的自定義模型，這些模型可以內置到 Android 和 iOS 的移動端應用程序中。
 
目前，PyTorch Live已經支持的功能有：
 

1.圖像分類

 
對相冊裏的照片進行分類
 
對相機拍攝到的物體進行實時分類
 

2.目標檢測

 
 

3.手寫數字識彆

 
 
 4.語言問答
 
 
用戶也可以自行定製一些彆的小功能。
 
未來，Meta 計劃讓社區通過 PyTorch Live 發現與共享 PyTorch 的模型和演示，並且還會提供一個可定製的數據處理 API 和支持音頻與視頻數據的機器學習工具。
 
Radle錶示，「讓開發人員更容易地開發移動應用程序，並嚮社區展示機器學習模型是我們的初衷。同時，這也是一個機會，通過建立一個由研究人員和移動開發人員組成的蓬勃發展的社區，他們纔能共享和使用模型，可以進行思想碰撞和交流。」
 
PyTorch 的任務是加速從研究原型到生産部署的過程。隨著移動端機器學習生態係統的不斷發展，PyTorch Live的發布比以往任何時候都更加重要。
 
因此，有網友將PyTorch Live稱為 「Game changer！」
 
 

參考資料：

https://venturebeat.com/2021/12/01/meta-launches-pytorch-live-a-set-of-tools-for-building-ai-powered-mobile-experiences/
https://pytorch.org/live/docs/tutorials/get-started


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